使用SSA-XGBoost进行基于多个来源数据的智能人口管理的人口预测建模.
Jin Wang1,2, Shihan Ma2, Qing Lv1,2
1College of Engineering of Hebei Normal University, Shijiazhuang, China.
这项研究引入了一种新的机器学习模型,将移动大数据和传统统计数据结合起来,以准确地预测次国家人口. SSA-XGBoost模型增强了人口统计数据预测,用于智能人口管理.
科学领域:
- 人口统计学 人口统计学
- 数据科学数据科学数据科学
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 准确的次国家人口预测对于社会经济规划至关重要.
- 传统方法面临着高人口密度和流动性的挑战,导致预测错误.
- 整合动态数据源可以提高人口预测准确性和实时监控.
研究的目的:
- 开发和验证一个组合模型,用于准确的次国家人口预测.
- 为了利用机器学习,特别是极端梯度提升 (XGBoost),用于人口数据预测.
- 为了提高XGBoost模型的性能,使用Sparrow搜索算法 (SSA) 来进行优化的参数调整.
主要方法:
- 使用多源数据集,将传统的统计数据与移动通信大数据 (例如手机信号) 结合起来.
- 采用极端梯度增强 (XGBoost) 模型作为人口动态监测的基础.
- 使用Sparrow搜索算法 (SSA) 优化了XGBoost参数,以提高预测准确度.
- 使用国家人口普查数据和河北省移动信号数据验证模型.
主要成果:
- 该SSA-XGBoost模型实现了卓越的预测性能,由0.9984.2的高R2证明.
- 显示出明显较低的误差指标,包括平均绝对误差为0.0002和平均平方误差为6.9184.
- 对比实验和交叉验证证实了该模型在预测人口统计数据 (死亡率,移民) 根据年龄和性别方面的有效性.
结论:
- 拟议的SSA-XGBoost预测模型有效地预测了国家以下地区的人口数据.
- 这种方法可以实现更准确和实时的智能人口管理.
- 移动大数据与先进机器学习的整合为人口预测挑战提供了强大的解决方案.
更多相关视频
04:35Development of an Individual-Tree Basal Area Increment Model using a Linear Mixed-Effects Approach
Published on: July 3, 2020
12:26Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM
Published on: October 11, 2016
相关概念视频
Distributions to Estimate Population Parameter
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
Estimating Population Standard Deviation
Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data
Analysis of Population Pharmacokinetic Data
Estimating Population Mean with Unknown Standard Deviation
William S. Gosset (1876–1937) of the...
